JPH07509329A - Image analysis device - Google Patents
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】 画像解析装置 本発明は、画像解析方法と、この方法を実行する装置に関する。本発明は、独占 的ではないが、特に監視アプリケーションに適している。[Detailed description of the invention] Image analysis device The present invention relates to an image analysis method and an apparatus for carrying out this method. The present invention is exclusive It is particularly suitable for surveillance applications.
米国特許 4 249 207は、テレビカメラにより得られた画像を電子的に セルアレイまたはタイルアレイ(an array or cells or ’tiles’)に分割する監視システムに関する。これらのタイルは相互関係 を考慮して形成されており、対応する画像の特定部分にかかわらず各々が略同− 面積となっている。これを、添付図面の図1に示す。システムは各セルを監視し て、潜在的な重要事象(polenr+ally 51gn1ficant e vent )が各セルに発生しているかを判断する。そのような事象が1つのセ ルで検出されたとき、近傍のセルを調べて、例えば2つの事象が発生していたと すると、動いている大または対象物の軌跡を示すものとする。U.S. Patent No. 4,249,207 electronically captures images obtained by a television camera. cell array or tile array (an array or cells or ``tiles''). These tiles are interrelated They are formed taking into consideration the It is the area. This is illustrated in Figure 1 of the accompanying drawings. The system monitors each cell potential important event (polenr+ally 51gn1ficant e It is determined whether or not vent) has occurred in each cell. Such an event is one segment. When a cell is detected in a cell, the neighboring cells are checked to find out that, for example, two events have occurred. Then, it shall show the locus of a moving object or object.
セルにおける潜在的な重要事故の発生は、セルからの平均光強度の変化により判 断する。各セルは画素のアレイ(an array or pixels)から なる。これらを列ごとに解析し、セルの総合的な入射光強度を計算する。今回の 平均強度と前のフレーム(rra−〇)の平均強度との計測比較を何度も続ける 。比較結果が所定の限界値を越えたとき、そのセルに潜在的な重要な事象が発生 しているとする。The occurrence of a potential serious accident in a cell can be determined by changes in the average light intensity from the cell. cut off Each cell consists of an array or pixels. Become. These are analyzed column by column and the overall incident light intensity of the cell is calculated. Of this time Continue measuring and comparing the average intensity with the average intensity of the previous frame (rra-〇) many times. . When the comparison result exceeds a predetermined limit value, a potentially significant event occurs in that cell. Suppose you are doing so.
前述の米国特許では、このシステムは雲の影の動き等の偽の事象に対して良好に 識別できると述べている。しかし、一般的にこのシステムは、広大な景色に位置 する二つの周辺フェンスの間の空間等の空虚な景色に最も適している。都市環境 等で起こり得る忙しい景色での偽の事象を判断できる可能性は少ない。The above-mentioned US patent shows that the system does well against spurious events such as the movement of cloud shadows. He says he can identify it. However, generally this system is located in a vast landscape. It is most suitable for empty landscapes such as the space between two perimeter fences. urban environment It is unlikely that a false event can be detected in a busy landscape.
この公知のシステムの不都合な点は、 a、 例えば、天候の変化、雲、木の動き等による画像中の一定の小さい変化に 対して過度に感度があることである。これは、景色の通常の変化により生じる多 くの偽のアラームを引き起こすことになる。The disadvantage of this known system is that a. For example, due to certain small changes in the image due to changes in the weather, movement of clouds, trees, etc. being overly sensitive to This is due to the large number of This will cause many false alarms.
b、 画像中の一定の大きな変化に対しての感度が低いことである。例えば、タ イルに広がる小さな光の変化は、タイルの一部分の大きな光の変化と同じ影響が ある。これは、いくつかの対象事象を見落とすことになる。b. It has low sensitivity to certain large changes in the image. For example, A small change in light across a tile will have the same effect as a large change in light on a section of the tile. be. This results in missing some target events.
C1画像中の大きな変化が、システムの感度を暫くの量減することである。この 結果として、正常な景色に戻るときアクティビティ・アラーム(actlvlt y ala「1)が発生することになり、動きの遅い物体で空にされたタイルは 、物体が入射したタイルと同様の動作をするので、物の動きを追ったり、物の形 を識別する能力か低下する。The major change in the C1 image is to reduce the sensitivity of the system by some amount. this As a result, an activity alarm (actlvlt y ala "1) will occur, and tiles emptied by slow-moving objects will , it behaves in the same way as the tile on which the object is incident, so you can track the movement of the object and determine the shape of the object. The ability to identify is decreased.
以上の問題点は、このシステムが、光レベルの非常に小さい変化がある景色にの みに効果があることを示している。現実に、屋内の景色を監視したり、例えば、 刑務所を囲む塀の間のひっそりとした場所などの、動きがない屋外の景色のみに 効果がある。The problem with the above is that this system cannot handle landscapes with very small changes in light levels. It has been shown to be effective. In reality, you can monitor indoor scenery, for example. Only in motionless outdoor scenes, such as in secluded areas between the walls surrounding a prison. effective.
多様な態様の本発明は、複雑な背景の特徴を学ぶ能力を与えてくれる前述の米国 特許のシステムに対して非常に有利である。これは、雑踏または忙しい景色以外 でも真の物体をより良く識別することができる。The present invention in its various aspects provides the ability to learn complex background features. Very advantageous over the patent system. This is not a crowded or busy scene. But you can better identify real objects.
rWIsARDJと呼ばれる他の公知のシステムは、[1,^Ieksande r et alin 5ensor Review、 JuIy 1984. pp120−124 Jに述べられている。セル中の画素を疑似ランダム(ps eudo−randoly )に検査する。後者の文献では、画素への入射光の 強度は、グレースケール信号(Grey−scale signal )または 2短信号に変換できる、と述べている。Another known system called rWIsARDJ is [1,^Ieksande r et alin 5ensor Review, JuIy 1984. It is described in pp 120-124 J. Pixels in a cell are pseudo-randomly (ps eudo-randoly). In the latter document, the incident light on the pixel is The intensity is a gray-scale signal or It states that it can be converted into two short signals.
後者の場合では、検出光レベルを限界値と比較し、強度が限界値より大きいか小 さいかによって、1また0にセットする。これらの2短信号をグループにまとめ て〜ポインタをRAM (random access memory)に記憶 されるアレイに形成する。アレイのエレメントがポインタにアドレスされる毎に 、その値をronJにセットし、その他の場合は、そのままとする。この処理を 、幾つかのフレームで実行する。In the latter case, the detected light level is compared to a limit value and the intensity is greater or less than the limit value. Set to 1 or 0 depending on the situation. Group these two short signals together ~ Store the pointer in RAM (random access memory) formed into an array. each time an element of the array is addressed by a pointer , set that value to ronJ, otherwise leave it as is. This process , run in several frames.
よって、WISARDでは、アレイの特定のエレメントの値がセットされる。Thus, WISARD sets the value of a particular element of the array.
これは、「トレーニング期間」である。必要なフレームが経過した後、アレイが 適当に人力(priIled)されたと判断し、システムは実行モード(run mode)となり、ポインタが同様に形成される。そして、セットされたエレ メントをポインタがアドレスしたとき、ポインタを形成する画素の強度が、トレ ーニングでセントした値と同様であることを示している。セットされていないエ レメントをアドレスするポインタは、状態がトレーニング期間とは違うことを示 している。このようにして、WISARDは景色が変化するときを検出している 。This is the "training period". After the required frames have elapsed, the array It is determined that the system has been properly manually operated (priIled), and the system enters execution mode (run mode). mode) and a pointer is similarly formed. Then, the set When the pointer addresses a point, the intensity of the pixels forming the pointer This indicates that the value is the same as the cent value in the cent setting. Not set A pointer that addresses an element indicates that the state is different from the training period. are doing. In this way, WISARD detects when the scenery changes. .
WISARDでは、現在の状況を限定されたトレーニング期間(rlnltc tralΩing period)で起こった事としか比較できず、前に起こっ た事象用の記憶装置がないことは明白である。また、トレーニング期間での瞬間 的な事故は、芒通の事象と同様に影響が大きい。その結果、WISARDは背景 の記録を続けていくことができず、重要な事故と背景を識別する能力に限界があ る。At WISARD, we are implementing a limited training period (rlnltc) based on the current situation. It can only be compared with what happened during the previous period. It is clear that there is no storage for events that occur. Also, moments during the training period An accident like that would have a large impact, similar to the incident at Muntong. As a result, WISARD is There are limits to the ability to distinguish between important incidents and their backgrounds. Ru.
本発明は、背景の記録を続けることができ、WI 5ARDと比べてより良い識 別を提供することが可能である。The present invention can keep track of the background and has better insight compared to WI5ARD. It is possible to provide another.
本発明の第1の態様は、 <a) 画像信号を各々が複数の画素を有する1つまたはそれ以上のセルで表す ものとして画像信号を処理し、 (b) 監視した画像の連続フレームに、画像の詳細内容に従って待何の値を生 成し、 (C) 単一のオペレーションモードて、記憶装置(lIeIlory)に記憶 された画像の時間歴の更新と、画像の背景に関連しない事象の発生または発生し ていないことを示す表示の形成の両方を行うために、監視した画像の連続フレー ムに特有の値を蓄積する、 電子画像信号の解析方法を提供する。The first aspect of the present invention is <a) Representing the image signal with one or more cells each having multiple pixels Process the image signal as (b) Generate wait values for consecutive frames of the monitored image according to the detailed content of the image. accomplished, (C) Stored in a storage device (lIeIlory) in a single operation mode Updates to the time history of the image that was created and the occurrence or occurrence of events unrelated to the image background. Continuous frames of the monitored image to both form an indication that the accumulates a value specific to the system, A method for analyzing electronic image signals is provided.
また、本発明の第1の態様は、電子画像信号の解析装置を備えていて、この装置 は、前述の方法の(a)〜(C)のステップを実行する電子手段を備えている。Further, a first aspect of the present invention includes an electronic image signal analysis device, and this device comprises electronic means for performing steps (a) to (C) of the previously described method.
一般的に本発明は、前述した従来技術の問題を軽減し、より広く景色の変化を監 視する可能性を広げることかできる。特に、本発明は、多くの平常動作がある景 色の監視に適している。例えば、賑やかな通りを監視し、特定の事象を確認する 。このような事象の例として、鉄道線路上の障害物の到着、門からの車の出発ま たは到着、ドアからの人の出発または到着、鉄道ホームの混雑の発生かある。In general, the present invention alleviates the problems of the prior art described above and provides a broader scope for monitoring landscape changes. You can expand the possibilities of what you can see. In particular, the present invention is designed to Suitable for color monitoring. For example, monitor a busy street and check for specific events. . Examples of such events are the arrival of obstacles on railway tracks, the departure of cars from gates, etc. or arrivals, departures or arrivals of people through the door, or congestion on railway platforms.
本発明の第1の態トlは広く定義されているが、1つのセルのみが必要であり、 好ましくは、画像は多数のセルで表されるほうがよく、より好ましくは、前述し たように、相互関係について調整したほうがよい。The first aspect of the invention, broadly defined, requires only one cell; Preferably, the image is represented by a large number of cells, more preferably As mentioned above, it is better to adjust the mutual relationships.
好ましい時角−の値の生成方法は、いくつかの−幻の画素をランダム(rand om)にまたは疑似ランダムに選択し、各λ・1に対して、対の画素の一方への 入射光強度が、他方への入射光の強度より大きいか否かにより信号(好ましくは 2値)を生成する。A preferred method for generating values of hour angle is to randomly select some phantom pixels. om) or pseudo-randomly, and for each λ·1, The signal (preferably (binary value).
従って、本発明の第2の態F1は、 (a) 画像信号を各々が複数の画素を存する1つまたはそれ以上のセルで表す ものとして画像信号を処理し、 (b) 監視した画像の連続フレームで、適当にセルの対の画素をランダム(r andoIll y)にまたは疑似ランダム(pseudo−randoaly )に選択し、6対に対して、所定の対の画素の一方への入射光の強度が、他方 への入射光の強度より大きいか否かによって、2値(コ号を生成する、電子画像 信号の解析方法を提供する。Therefore, the second aspect F1 of the present invention is (a) An image signal is represented by one or more cells, each containing multiple pixels. Process the image signal as (b) In consecutive frames of the monitored image, randomly (r andoIlly) or pseudo-randomly ), and for the 6 pairs, the intensity of the incident light to one of the pixels of a given pair is The electronic image produces a binary value (C sign) depending on whether the intensity is greater than or not than the intensity of the incident light. Provides a method for analyzing signals.
また、本発明の第2の態様は、画像信号の解析装置を備えていて、この装置は、 本発明の第2の態様に係る方法の(a)と(b)を実行する電子手段を備えてい る。Further, a second aspect of the present invention includes an image signal analysis device, and this device includes: comprising electronic means for carrying out (a) and (b) of the method according to the second aspect of the invention; Ru.
複数のセルの各々で、少なくとも一対の画素が選択されるのが好ましい。より好 ましくは、同様に、画像フィールドの各セルで、複数の画像が選択される方がよ い。Preferably, at least one pair of pixels is selected in each of the plurality of cells. better Similarly, it is better if multiple images are selected in each cell of the image field. stomach.
所定のセルで1つ以上の画素の対が選択されたら、動作期間(operatin g 5ession )の終わりまで同し画素を後のフレームに用いることがで きる。後の期間では、同し画素の対またはその期間で、残りのセルから選択した 違う画素の対を用いることかできる。Once one or more pixel pairs have been selected in a given cell, an operating period The same pixel can be used in subsequent frames until the end of g5ession). Wear. In the later period, the same pixel pair or selected from the remaining cells in that period It is also possible to use different pairs of pixels.
所定のセルで複数の画素の幻を用いたとき、絶対的に必要なものではないが、同 し1つの画素を他の対に用いることが可能である。また、必須ではないが、1つ またはい(つかの画素を、どの対にも用いないことも可能である。When using multiple pixel illusions in a given cell, it is possible, but not absolutely necessary, to However, it is possible to use one pixel for the other pair. Also, although not required, one Alternatively, it is also possible that some pixels are not used in any pair.
ニれちまた必須ではないが、異なるセルで、対の画素を相灼的に同し位置で選択 することができる。Although it is not necessary to select paired pixels in different cells at the same position can do.
また、画像の時間歴を含んでいるメモリをアドレスするポインタを生成するため に持合の値を用いるのが好ましい。特に、これを行うのに有効な手段は、各々が 2&i!のnビット(n binary blts )からなるa l 、”’ 、a、のポインタの紐を生成し、対の画素の比較の結果により生じる対応する信 号の2進数の値に従って、これらビットを順番にセットする。換言すれば、対の 画素の1、・・・、nの対をat C3、・・・、nコの値をセットするのに用 い、(n+1)、・・・、2 n @ a 2〔1、・・、n]をセットするの に用いる。Also, to generate a pointer that addresses the memory containing the image's time history It is preferable to use the value of the holding. In particular, effective means of doing this are 2&i! a l consisting of n bits (n binary blts), “’ , a, and the corresponding pixel result resulting from the comparison of the paired pixels. Set these bits in order according to the binary value of the code. In other words, the pair of Pairs of pixels 1,...,n are used to set the values of at C3,...,n. I, set (n+1),...,2 n@a 2[1,...,n] used for
従って、本発明の第3の態様は、 <a) 画像信号を各々が複数の画素を有する1つまたはそれ以上のセルで表す ものとして画像信号を処理し、 (b) 監視した画像の連続フレームに、画像の詳細内容に従って特有の値を生 成し、 (C) 各々が2値のnビットからなるal、・・・、a、のポインタの組を生 成し、特何の値に従ってこれらビットを順にセットする、電子画像tJ号の解析 方法を提供する。Accordingly, the third aspect of the invention is: <a) Representing the image signal with one or more cells each having multiple pixels Process the image signal as (b) Generate unique values in consecutive frames of the monitored image according to the detailed content of the image. accomplished, (C) Create a set of pointers al, ..., a, each consisting of n binary bits. Analysis of the electronic image tJ, which sets these bits in order according to their values. provide a method.
また、本発明の第3の態様は、画像信号の解析装置を備えていて、この装置は本 発明の第3の態様に係る方法の(a)〜(C)を実行する電子手段を備えている 。Further, a third aspect of the present invention includes an image signal analysis device, and this device is provided with an image signal analysis device. comprising electronic means for performing (a) to (C) of the method according to the third aspect of the invention. .
nとmは、任意の値でよく、同し値でも異なった値でもよいが、nxmは特有の 値の数に等しくなる。従って、本発明の第2の態様では、nxmは各セルで選択 した画素の数の半分になる。n and m may be arbitrary values, and may be the same or different values, but nxm is a unique value. equal to the number of values. Therefore, in the second aspect of the invention, nxm is selected in each cell. half of the number of pixels.
好適な実施例では、これらポインタを用いて、1、・、m行と1、・・・、2″ ′列を何するアドレスのアレイ(an arra、y or addresse s )を含んでいるメモリをアドレスする。特有の値を用いてポインタの値をセ ットするとき、ポインタがメモリを次のようにアドレスする。ポインタa、は、 行1をアドレスする。ポインタは0から2′のいずれかの2進数の値を含んでい る。ポインタは、a、の値に対応する列番号の行10列を指し示す。このアドレ スの値を1増やす(最初に、全てのアドレスは0にセットされる)。これをmま での全ての行に対して行う。次のフレームでは、全処理が繰り返され、各行の指 し示されたアドレスの値を1に更新する。In the preferred embodiment, these pointers are used to identify rows 1,...,m and 1,...,2''. ' An array of addresses that correspond to columns (an arra, y or address s)). Set the value of a pointer using a specific value. When you write, the pointer addresses memory as follows: Pointer a, is Address row 1. A pointer contains a binary value between 0 and 2'. Ru. The pointer points to row 10 of the column number corresponding to the value of a. this address (Initially, all addresses are set to 0). m this Do this for all rows in . In the next frame, the whole process is repeated and each row and updates the value of the indicated address to 1.
従って、本発明の第4の態様は、 (a) 画像信号を各々が複数の画素を有する1つまたはそれ以上のセルで表す ものとして画像信号を処理し、 (b) 監視した画像の連続フレームに、画像の詳細内容に関係する値を含むポ インタの紐を生成し、 (C) ポインタを用いて、メモリアレイをアドレスし、行に対応するポインタ により示されている、アレイの各行のアドレスの値を更新する、7行子画像1J 号の解析法を提供する。Accordingly, the fourth aspect of the invention is: (a) An image signal is represented by one or more cells each having multiple pixels Process the image signal as (b) Points containing values related to the detailed content of the image in consecutive frames of the monitored image. Generate an inter string, (C) Use a pointer to address the memory array and find the pointer that corresponds to the row. A 7-row child image 1J that updates the address value of each row of the array, indicated by provides an analysis method for the issue.
また、本発明の第4の態様は、画像信号の解析装置を備えていて、この装置は本 発明の第4の態様に係る方法の(a)〜(C)を実行する電子手段を備えている 。Further, a fourth aspect of the present invention includes an image signal analysis device, and this device is provided with an image signal analysis device. comprising electronic means for performing (a) to (C) of the method according to the fourth aspect of the invention. .
好適な実施例では、ポインタの組は、各々が2値のnビットからなるals・・ ・、a、のポインタを有していて、メモリアレイは、m行2″列である。In the preferred embodiment, the set of pointers is als... each consisting of n binary bits. . , a, and the memory array has m rows and 2'' columns.
なお、メモリアレイでは、「行」と「列」という語は任意であり、入れ替わるこ ともある。Note that in memory arrays, the terms "row" and "column" are arbitrary and cannot be interchanged. There is also.
本発明のさらに有利な特徴は、メモリの値を背景と異常または突然な事件の識別 に用いることである。連続するフレームでは、メモリの各行にて、行のアドレス での最大値を決定する。また、このとき指し示されている値も既知である。全て の行にて、現在指し示されているアドレスの値の合計を最大値の合計で割った比 を計算する。この比を、前フレームからの同様の比の時間計測平均と比較する。A further advantageous feature of the present invention is that the memory values are used for background and identification of abnormal or sudden incidents. It is used for. In successive frames, in each row of memory, the row address Determine the maximum value at. Furthermore, the value pointed to at this time is also known. all In the line, the ratio of the sum of the values of the addresses currently pointed to is divided by the sum of the maximum values. Calculate. This ratio is compared to a time-measured average of similar ratios from previous frames.
この比が、選択した時間計測平均より小さい場合、このセルにて異常または突然 な+9象が発生しているとする。If this ratio is less than the selected time measurement average, then this cell is abnormal or suddenly Suppose that a +9 elephant is occurring.
従って、本発明の第5の態様は、 (a) 画像信号を各々が複数の画素を有する1つまたはそれ以上のセルで表す ものとして画像信号を処理し、 (b) 監視した画像の連続フレームで、画像の詳細内容によりメモリアレイの 6行の1つのアドレスを更新し、 (C) 全ての行に対して、更新されたアドレスの値を合=1し、各ijの最大 値を合計して、2つの合計の比を前のフレームで得た比を時間計A−j平均した ものに当てて、2つの合計の比と時間計βj年平均を比較し、この結果に基づい て、画像中に重要なJ’l象が発生しているか否かを決定する、電子画1象信号 の解析方法を1是供する。Accordingly, the fifth aspect of the invention is: (a) An image signal is represented by one or more cells each having multiple pixels Process the image signal as (b) Consecutive frames of the monitored image, where the memory array is Update one address in 6 lines, (C) For all rows, add the updated address values to 1 and calculate the maximum of each ij. The values were summed and the ratio of the two sums was averaged over the time meter A-j by the ratio obtained in the previous frame. Compare the ratio of the two totals and the annual average of the time meter βj, and based on this result, An electronic image signal that determines whether or not an important J'l phenomenon occurs in the image. Please provide one analysis method.
また、本発明の第5の!3様は、画像信号の解析装置を備えていて、この装置は 本発明の第5の態トlに係る方法の(a)〜(C)を実行する電子手段を備えて いる。Also, the fifth aspect of the present invention! Mr. 3 is equipped with an image signal analysis device, and this device is comprising electronic means for performing (a) to (C) of the method according to the fifth aspect of the present invention; There is.
いずれの態様の本発明か、方法に対立するものとしての装置であることが明白で あるとき、この装置は、適切なソフトウェアの制御の下で動作するハードウェア ・ファームウェアで実施されてもよく、また必須な機能を実行するように、フリ ップ・フロップ等の論理ゲートから構成されるハードウェア・ファームウェアの みて実現してもよい。It is clear that any aspect of the invention is an apparatus as opposed to a method. When this device is a piece of hardware operating under the control of appropriate software, ・Free software to perform functions that may or must be implemented in firmware. Hardware/firmware consisting of logic gates such as flip-flops You can see it and realize it.
添付図面を2照しながら、本発明を以下の1適な実施例の記載によって説明する 。The invention will now be explained by the following description of a preferred embodiment, with reference to the accompanying drawings. .
図1は、相互関係を考慮して、セルの境界の配列を示す。FIG. 1 shows the arrangement of cell boundaries, taking into account their interrelationships.
図2は、本発明に係るアクティビティレベルをJ計算する装置の概略図である。FIG. 2 is a schematic diagram of an apparatus for calculating activity levels according to the present invention.
図3は、図2に示す装置のハードウェアの構成図である。FIG. 3 is a hardware configuration diagram of the apparatus shown in FIG. 2.
図4は、トラックが存在するか否かを決定するために各セルに適用される論理を ・ぽすフローチャートである。Figure 4 shows the logic applied to each cell to determine whether a track is present. ・Pos flowchart.
U!J5は、部分セルの右上から左下への動きの空間関係を示す。U! J5 indicates the spatial relationship of the movement of the partial cell from the upper right to the lower left.
好適な実施例を詳述する前に、最初に以下の用語を定義した方が都合がよい。Before describing the preferred embodiment in detail, it may be convenient to first define the following terms.
これらの定義は実帷例のみに適用されるものであり、発明の特許請求の範囲を限 定するちのではない。These definitions apply only to practical examples and do not limit the scope of the claimed invention. It's not the time to decide.
画素(Pixel ) 画素は像中の一つの点のグレイレベル(grey 1evel)を限定するもの である。Pixel A pixel limits the gray level (gray 1 level) of one point in an image. It is.
一般的には、256まてのグレイレベルは、8ビツトで表される。Typically, up to 256 gray levels are represented by 8 bits.
fl (Image ) 像は画素のアレイ(an array or pixels)てあり、一般的に は、512X512である。fl (Image) An image is an array or pixels, generally is 512×512.
タイル(Ti Ie) タイル(セル)は、N個までの画素からなる像のサブセットである。Nは偶数で ある。タイルの画素は、 M−N/2とする。Tile (TiIe) A tile (cell) is a subset of an image consisting of up to N pixels. N is an even number be. The pixels of the tile are Let it be M-N/2.
画素の順序(Pixel Ordering)画素は任意に並んでおり、 と、半分に分割されている。Pixel Order: Pixels are arranged arbitrarily, and is divided in half.
ポインタ生成(Pointer Generation)P+ >Q+であれば bl−0とし、その他はbl−1、(汀P+>q+thenb、−0elseb 、−1,)P2 〉Q2てあればb2−oとし、その他はb2−1、(if P 2>Q2 thentz−Oelseb2−1. )PM>QMであればbM− 0とし、その他はす、−1(If PM )qM then b y −Oel se b M −1)と、b、、b2.b、、・・・、b11ビットを生成する 。Pointer Generation If P+>Q+ bl-0, others are bl-1, (TaiP+>q+thenb, -0elseb , -1,)P2〉Q2, set b2-o, otherwise b2-1, (if P 2>Q2 thentz-Oelseb2-1. ) If PM>QM then bM- 0, others, -1 (If PM) qM then b y - Oel se b M -1) and b,, b2. b, ..., generate b11 bits .
m−M/nとする。Let m-M/n.
a + −[b l b 2 b 3 be ]。a + - [b l b 2 b 3 be].
a 2 (b −−+ b −−2b2J−a m −c bM−1b M] と、m個のnビット2進数アドレスを生成する。m個のアドレスal+ a2+ ・。a 2 (b −-+ b −-2b2J-a m-c bM-1b M] and generate m n-bit binary addresses. m addresses al+ a2+ ・.
a、は、タイルの瞬間的な像を表し、以下に定義するメモリアレイのポインタと して動作する。a, represents the instantaneous image of the tile, and is a pointer to the memory array defined below. and it works.
記憶装置(Memory) 記憶装置(メモリ)は、過去の景色についての情報を保持するデータ値のmX2 ″のアレイである。このアレイは、処理が進行するに従って更新される。Memory The storage device (memory) stores mX2 data values that hold information about past scenery. This array is updated as processing progresses.
また、メモリの各列の最大値(履axlsus )は、最大値のアレイに保持さ れる。Also, the maximum value (axlsus) of each column of memory is held in the maximum value array. It will be done.
この表記方法は、 sax + −saxiwus of Meg+ory [j、il、i−1, −,2″′アドレスaiは記憶装置の3番目の行のセルを指している。このセル は、廟■ory[j、a+ ] と、表される。This notation method is sax + -saxiwus of Meg+ory [j, il, i-1, −, 2″′address ai points to the cell in the third row of the storage device.This cell is, mausoleum ■ory [j, a+] It is expressed as.
フレームの速度(Frame Rate)画像フレームは、適用項目により所定 の速度で処理される。現フレームが処理されている時間は、tて表され、前のフ レームが処理されている時間は、t−1で表される。Frame Rate: The image frame is determined by the applicable item. processing speed. The time during which the current frame is being processed is denoted by t, and the time at which the current frame is being processed is The time a frame is being processed is denoted by t-1.
パラメータ(ParameLers) パラメータfと、上限と、Kを選択し、履歴に必要な時間定数を決定する。Parameters (Parameters) Select the parameters f, upper limit, and K, and determine the time constant required for the history.
限界値は、この技術の検出感度を決定するパラメータである。The limit value is a parameter that determines the detection sensitivity of this technique.
この機構の目的は、各タイルにて、像が標準状態であるか否かを示すアクティビ ティレベルを計算することである。The purpose of this mechanism is to create an activity at each tile that indicates whether the image is in the standard state or not. is to calculate the tee level.
この機構は、以下の手段により実施されている。This mechanism is implemented by the following means.
a 像をとらえて、標準形式で像を出力するテレビカメラと、b、カメラのフレ ーム速度で像をとらえ、各フレームをデジタル化し、それをデジタル・フレーム ・バッファに記憶する画像フレーム取込み器(1■age Frame Gra bber )と、 C1画像フレーム・バッファをアクセスし、ポインタをメモリアレイに計算する ことによりポインタ生成を行うコンピュータプロセッサと、d、像について統計 を累積するメモリアレイのデジタル記憶部と、e、ポインタを用いてメモリアレ イをインクリメントする(メモリの更新)コンピュータプロセッサと、 f、メモリアレイをアクセスして、像のアクティビティの大きさを計算するコン ピュータプロセッサ。a. A television camera that captures images and outputs them in a standard format, and b. A camera frame. capture the image at frame speed, digitize each frame, and convert it into a digital frame. ・Image frame importer (1 age Frame Gra bber) and Access C1 image frame buffer and calculate pointer to memory array A computer processor that performs pointer generation and statistics about d, images. The digital storage part of the memory array that accumulates e, and the memory array using the pointer e. a computer processor that increments (updates memory) a memory; f, a computer that accesses the memory array and calculates the magnitude of the image activity; computer processor.
Cとeとfのコンピュータプロセッサは単一のプロセッサであってもよいし、こ れらの動作を幾つかのプロセッサに配分してもよい。The computer processors C, e, and f may be a single processor; These operations may be distributed among several processors.
処理の実行はタイルと画素の順序を特定することにより進行する。タイルの選択 と大きさは適用項目による。Process execution proceeds by specifying the order of tiles and pixels. Tile selection The size depends on the applicable item.
実行時、画像はカメラのフレーム速度でフレームバッファにとらえられる。そし て、コンピュータプロセッサは、各フレーム解析に関係する以下の動作を行う。At runtime, images are captured into the frame buffer at the camera's frame rate. stop The computer processor then performs the following operations related to each frame analysis.
後述する計算を各タイルに対して実行する。また、別々の処理間の関係を図2に 示し、コンピュータのハードウェアの正確な特徴を図3に示す。The calculations described below are performed for each tile. In addition, the relationship between separate processes is shown in Figure 2. The exact characteristics of the computer hardware are shown in FIG.
ポインタ生成(Pointer Generation)メモリ(記憶装置)に ポインタを次のように生成する。Pointer generation to memory (storage device) Generate a pointer as follows.
アドレスa、を上述したように生成する。j−1,・・1mである。Address a is generated as described above. j-1,...1m.
記憶装置の更新(Memory Update )次のようにメモリの更新を行 い、過去の像の履歴を保持する。Update the memory device (Memory Update) Update the memory as follows. and maintain a history of past images.
各j−1,・・1mに対して、 メモリ[j、a+ ]を1増やし、maXlをメモリの」番目の行の最大値のエ レメントに更新する。For each j-1,...1m, Increment memory [j, a+] by 1, and set maXl to the maximum value error of the 'th row of memory. Update to Rement.
メモリl、a+ ] >上限であるとき、メモリのj番目の行を比べる。例えば 、メモリ[j、il −r ”メモリ[j、il、 I−1,・、2’を計算し 、saw I−r” @aX+を計算する。When memory l, a+] > upper limit, compare the j-th row of memory. for example , memory[j,il −r ”memory[j,il, I-1,·,2′ , saw I−r” @aX+.
像の評価(Image Assessment)評点(Score )を計算す ることにより像の評価を行い、平均評点と比較する像の現在の状態を判断する。Calculate the image assessment score. The image is evaluated by determining the current condition of the image compared to the average rating.
評点を示すメモリ[j、a+ ]、 J−L ・・、腸の値を合計する。Sum up the values of the memory [j, a+], J-L, . . . , which indicate the score.
最大値を示す■ax 、 、 j−1,・・、■の値を合計する。Add up the values of ■ax, , j-1, . . . , which indicate the maximum value.
A1−評点/最大値の式により時間【の像の瞬間的なアクティビティを定めるA 、の値を31算する(A、は0と1の間の値をとる)。A1 - Determine the instantaneous activity of the image at time by the score/maximum formula A , the value of is calculated by 31 (A takes a value between 0 and 1).
^Verage + −k” ^Verage+−+ ” (1−k)”A1の 式により、時間tの画像の平均アクティビティ(average activi ty)を計算する(Average lは0と1の間の値をとる)。^Verage + -k” ^Verage+-+ “(1-k)” A1 By the formula, the average activity of the image at time t ty) (Average l takes a value between 0 and 1).
^ctlvlty、 (Average I −At >の式により、時間tて 計Mルた像^CLIVI 1)’ 1を計算する(八C11ViLY+は−1と 1の間の値をとる)。By the formula ^ctlvlty, (Average I - At), the time t Calculate the total M ru image ^ CLIVI 1)' 1 (8C11ViLY+ is -1 (takes a value between 1).
ACLIVIIjl〉限界値であるとき、タイルがアクティブであることを示す 。ACLIVIIjl〉limit value indicates that the tile is active .
上述した全ての技術は、現景色が最近の景色から変化したかどうかを示す単一の 値(^etiν1ty1)を導きだす。変化したと判断された時間フレームは、 fとkのパラメータの選択により明確にされる。例えば、徐々に変化する背景で は、1に近い評点値fとkを用いることができる。背景景色の変化が速い場合、 より小さい値が必要である。All the techniques mentioned above rely on a single value that indicates whether the current scene has changed from the recent scene. Derive the value (^etiν1ty1). The time frame that is determined to have changed is This is clarified by the choice of parameters f and k. For example, with a gradually changing background can use score values f and k close to 1. If the background scenery changes quickly, A smaller value is required.
他の公知の技術とは違い、この技術は景色の真の変化に対して感度があり、真の 変化と景色の典型的な許容範囲の変化とを識別する。これは、メモリアレイが平 常の景色の特徴を記憶しているからである。Unlike other known techniques, this technique is sensitive to real changes in the landscape; Distinguish between changes and typical acceptable changes in the landscape. This means that the memory array is This is because they remember the characteristics of common scenery.
上述のポインタの計算は、タイルの部分的な変化に対して非常に反応があるが、 タイルの全体的な光変化に対しては、反応がない。各ポインタは、メモリの位置 をインクリメントさせる。従って、通常の景色は、頻繁に所定のメモリの位置を インクリメントさせて、他の位置は希にしかインクリメントされない。そして、 得られたアクティビティの値は小さくなるか、または負になる。The pointer calculation described above is very responsive to local changes in the tile, but There is no response to global light changes in the tile. Each pointer is a memory location Increment. Therefore, normal views often change a given memory location to other positions are incremented only rarely. and, The resulting activity value will be small or negative.
景色が普通の状態であるとき(なお、光レベルが大きく変化し、景色の内容が変 化しているかもしれない)、ポインタは大きい値を有するメモリの位置をアドレ スする。When the scenery is in its normal state (in addition, when the light level changes significantly and the content of the scenery changes) ), the pointer addresses a memory location with a large value. To do so.
しかしながら、画像に普通でない変化が発生したとき、低い値を有するメモリの 位置をアドレスするいくつかのポインタに影響を与える。結果として生じるアク ティビティの値は高くなる(ll’lJえば、1に近(す。However, when unusual changes occur in the image, memory with low values Affects several pointers addressing locations. The resulting action The value of tivity becomes high (ll'lJ, for example, close to 1).
このように、この技術は像の変化を瞬時に識別する。例えば景色中の人の動きに よる部分的な変化は、小数の画素のみに影響を与えるかもしれない。例えば、1 0個の画素が影響をうけたとすると、ポインタの生成方法のために、典型的にこ の変化は、10個のポインタに影響を与える。従って、小さい部分的変化は、活 動状態の評点に大きな影響がある。This technique thus instantly identifies changes in the image. For example, the movement of people in a landscape A local change may affect only a small number of pixels. For example, 1 Given that 0 pixels are affected, this typically occurs due to the way pointers are generated. A change in affects 10 pointers. Therefore, small local changes are This has a large effect on the evaluation of the dynamic state.
また、メモリが過去の景色を記憶する方法のために、活動が終了した際、計算さ れた活動値はすぐに小さい値に戻る。このように、事象がタイルに存在するか否 かを、正確に監視することかできる。Also, because of the way memory remembers past scenes, when an activity ends, the calculated The activity value immediately returns to a smaller value. In this way, whether an event exists in a tile or not can be accurately monitored.
計算の結果は、各タイルに真(True)か偽(False )の値をとる動作 状態(attribute acLivc)を、凸像の処理で導くことになる。The result of the calculation is an action that takes a true or false value for each tile. The state (attribute acLivc) is derived by processing the convex image.
これらの活動鎮を景色の事象の特徴を判定する処理に人力することができる。こ のような処理は事象を追うことができ、景色の物体の形や大きさを計算すること ができる。アクティブタイルを識別する特許請求の方法の信用性は、周辺の光変 化に対して、事象の識別をi’E[に行うことを可能にする。These activities can be used to manually determine the characteristics of landscape events. child Processes like can track events and calculate the shape and size of objects in the scenery. Can be done. The reliability of the claimed method of identifying active tiles is dependent on ambient light variations. , it is possible to identify events in i'E[.
一般的に、タイル中の画素の数は適用用途による。タイルの大きさは、景色の識 別物体による。また、各タイルの画素数は、その相互関係により変化する。Generally, the number of pixels in a tile depends on the application. The size of the tiles depends on the perception of the landscape. Due to another object. Further, the number of pixels of each tile changes depending on their mutual relationship.
同様に、タイル中の画素の対の数Mもまた、適用用途とタイルによる。一般的に 、タイルの全ての画素を考慮する必要はなく、一般的に画素を選び出すことがで きる。しかし、好適な実施例の定義では、〜1は8より小さいほうがよい。Similarly, the number M of pixel pairs in a tile also depends on the application and the tile. Typically , it is not necessary to consider every pixel of a tile, and it is generally possible to pick out a pixel. Wear. However, by definition of the preferred embodiment, ˜1 should be less than 8.
現在のコンピュータの8ビツトのメモリアドレスを動作させるために、一般的に nには8を選択する。また、メモリのエレメントは、典型的に8ビツトの大きさ であるので、上限は通常255が選択される。To work with today's computers' 8-bit memory addresses, Select 8 for n. Also, memory elements are typically 8 bits in size. Therefore, 255 is usually selected as the upper limit.
各タイルは個々に処理され、m個のポインタがメモリアレイに生成される。現実 に、画素生成を何度も繰り返し、ポインタを定めることにより、高い感度を得る ことができる。典型的には、3個の並び変えた画素を用い、3mX2”成分から なるメモリのアレイを示す3m個のポインタを生成する。Each tile is processed individually and m pointers are generated in the memory array. reality High sensitivity is achieved by repeating pixel generation and determining the pointer. be able to. Typically, three rearranged pixels are used to calculate from a 3m×2” component. Generate 3m pointers pointing to an array of memories.
画像が処理される速度は、典型的に毎秒25フレームである。これは、景色に発 生する事象の速度への依存性を小さくすることができる。この機構は、柔軟性が あるので、必要なフレーム速度によって、システムを単一のコンピュータまたは 幾つものコンピュータで実施することができる。The rate at which images are processed is typically 25 frames per second. This emanates from the scenery. The dependence of the occurring events on the speed can be reduced. This mechanism is flexible Depending on the frame rate required, the system can be run on a single computer or It can be implemented on any number of computers.
前述した処理機構は、どのように各タイルが評価されて、タイルがアクティブで あるかを判別するかを示している。景色中の事象の識別は、どのようにアクティ ビティの値が一時的に、空間的に変化するかを考慮することにより実行される。The processing mechanism described above determines how each tile is evaluated and whether the tile is active. It shows whether it is determined whether or not it exists. How is the identification of events in the landscape based on activity? This is done by considering whether the value of bitity changes temporally and spatially.
公知の方法とは対照的に、事象の決定はアクティビティの値に基づいて、簡単な 論理を用いることにより実行される。これは、特許請求の機構が偽のアラームの 速度、例えば、タイルがアクティブではないにも関わらず、アクティブであると 示される速度を減少するからである。In contrast to known methods, the event determination is based on the activity values, using a simple This is done by using logic. This is because the claimed mechanism is a false alarm. speed, e.g. if a tile is active even though it is not This is because it reduces the indicated speed.
このアクティブの値を用いて、景色を通過する対象を追うことができる。この場 合、タイルは真か偽の値をとる他の属性トラック(attribute tra ck )を有していて、対象が現在タイルを通過したかどうかを示す。This active value can be used to follow objects as they pass through the landscape. this place If so, the tile has other attribute tracks that take true or false values. ck) to indicate whether the object has currently passed through the tile.
各タイルに加える論理を図4に示すフローチャートに示す。時間tのアクティブ の値と、時間t−1のトラックの値に基づいて、時間tにてテストを適用する。The logic applied to each tile is shown in the flowchart shown in FIG. active at time t Apply the test at time t based on the value of and the value of the track at time t-1.
任意の方向のトラックは、 a、対象タイルにつながる全てのタイルと、b、対象タイル自体、となる部分的 なタイルを限定することにより決定される。Tracks in any direction a, all tiles connected to the target tile, and b, the target tile itself. It is determined by limiting the number of tiles.
特定の方向の動きを検出するために、[部分タイルJは次のように限定される。In order to detect movement in a specific direction, [partial tile J is limited as follows.
例えば、図5に示すように、右上から左下への動きを追うために、部分タイルは 、a、対象タイルの上と右に続いているタイルと、b、対象タイル自体となるよ うに選択される。For example, as shown in Figure 5, to track the movement from the top right to the bottom left, the partial tile is , a, the tiles that continue above and to the right of the target tile, and b, the target tile itself. sea urchins are selected.
真のトラック値を有しているタイルを、動いている物体を示すために像上に示す ことができる。また、トラック方向の組み合わせを用いて、特定の行動を示す物 体を検出することができる。例えば、81画像を横切る下方向への動き す1画像中を特定の方向に動いて、休止する物体(下記参照)C1景色中を動い て、ドアを通過する物体、またはその反対の動き。Show tiles with true track values on images to indicate moving objects be able to. Also, using combinations of track directions, objects that indicate specific actions can be used. body can be detected. For example, downward movement across 81 images C1 Object that moves in a specific direction in the image and then pauses (see below) C1 Object that moves in the scenery movement of an object through a door, or vice versa.
アクティブ値とトラック値を用いて、景色中を動きそして休止する物体を検出す ることができる。これは、各タイルに対して、タイルのトラック値が真である連 続しているフレームを数えることにより実現する。このカウント値が前述の限界 値を越えたときに、事象が識別される。Use active and track values to detect moving and stationary objects in the landscape. can be done. This means that for each tile, the tile's track value is true. This is achieved by counting consecutive frames. This count value is the limit mentioned above. An event is identified when the value is exceeded.
この方法は、例えば、賑やかな通りに駐車中の車や賑やかな歩道をぶらぶらと歩 いている人を識別することができる。This method can be used, for example, to find cars parked on a busy street or strolling down a busy sidewalk. be able to identify the person who is
本発明の多様な態様は、前述の公知のWI 5ARDシステムでも具体化できる 。Various aspects of the present invention can also be embodied in the previously mentioned known WI 5ARD system. .
WISARDにどのように適用されるかを説明する。We will explain how it is applied to WISARD.
最初のWISARDシステムでは、一定期間すなわち一定のフレーム数でポイン タを2値数のメモリアレイに生成している。この構成は、a、変化する景色には 適用することができず、固定された景色にのみ適用され、b、グレイ・スケール 像を2進数(黒/白)像におきかえる方法に起因して、一定の小さい光の変化に 対して非常に感度があるため、不成功である。In the first WISARD system, points were The data is generated into a binary memory array. This composition is a. cannot be applied, only applies to fixed views, b, gray scale Due to the method of replacing the image with a binary (black/white) image, it is possible to It is unsuccessful because it is very sensitive to
適当に変更された、WISARDのポインタ生成とメモリの更新と本発明の画像 評価の絹み合わせは、より効果がある。次の記載は、コントラストが大きい処理 像(すなわち、広い範囲の光のレベル)である限り非常に効果がある、ポインタ 生成の概略を示しなが呟変更部分を明白にする。表記法は、本質的に前述と同様 であり、同様の意味かある。WISARD pointer generation and memory update and images of the present invention with appropriate changes The combination of evaluation is more effective. The following description is for processing with high contrast. The pointer is very effective as long as the image (i.e. a wide range of light levels) It shows the outline of the generation, but makes the changed parts clear. The notation is essentially the same as above. It has a similar meaning.
限界値T2は既知であり、ビットb、、b2.・・・、bNを、次のように生成 する。The limit value T2 is known and bits b, , b2 . ..., generate bN as follows do.
P、>T2てあればbl−0とし、その他はbl−1、(if PI >T2 thenb 、−0elseb 、 −1,)P、>T2であればb2−0とし 、その他はb2−1、(if P2)T2 thenb 2−Oelseb 2 −1. )P、>T2てあればbN−0とし、その他はbN−1(If PN >T2 then b N−Oelse b N−1)。If P,>T2, set it as bl-0, otherwise set it as bl-1, (if PI>T2 thenb, -0elseb, -1,)P, if >T2, set b2-0 , others are b2-1, (if P2) T2 thenb 2-Oelseb 2 -1. ) P, > T2, then bN-0, otherwise bN-1 (If PN >T2 then b N-Oelse b N-1).
1(ilのnビット2進数アドレスを生成する。1 (generates an n-bit binary address of il.
a + −[b 1b 2 b−]。a + - [b 1b 2 b-].
a 2 −[b n−+ b −=2 bznコ。a2-[bn-+b-=2bznco.
a 1−[tlN−+ b N ] ここで、]−N/nてあり、これはl×2′のメモリのアレイを指している。a1-[tlN-+bN] Here, ]-N/n refers to an l×2' array of memories.
二のポインタの生成方法は限界値T2の選択に影響している。特に、背景と同様 のグレイレベルの対象は、ポインタに対して影響がないかもしれない。この欠点 は、第2のlX2’のメモリアレイを保持し、次のように第2のポインタの組を 導くことにより軽減される。The method of generating the second pointer influences the selection of the limit value T2. In particular, as well as the background Gray level objects may have no effect on pointers. This drawback maintains a second lX2' memory array and sets the second set of pointers as follows: Reduced by guiding.
T、<P、<T、であればbl−0とし、その他はす、−1、(HTI <PI (T3 Lhenb + =Oelseb + −1,)TI<P2<TIで あればbz”’0とし、その他はb2−1、(irT+ (P2(TI Lhc nlz−Oclscb 2 =1. )T、<P、<7.であればbN”Oとし 、その他はbN−1(if T1 <PN <T、 thenb N−0cls eb N −1) 。If T, <P, <T, then bl-0, otherwise, -1, (HTI <PI (T3 Lhenb + = Oelseb + -1,) TI<P2<TI If so, set bz”’0, otherwise b2-1, (irT+ (P2(TI Lhc nlz-Oclscb 2 = 1. ) T, <P, <7. If so, use bN”O , others are bN-1 (if T1 < PN < T, thenb N-0cls eb N -1).
同F策に、第2のメモリアレイへのポインタとして動作するビットb、、b2. ・・・1bNの第2の組から、第2の1つのnビットのアドレスの組を生成して いる。2つのメモリアレイから得たアクティビテイ値を平均して、蓄積されたア クティビティをiする。In the same way, bits b, , b2 . . . act as pointers to the second memory array. ...generate a second set of n-bit addresses from the second set of 1bN. There is. The accumulated activity values are calculated by averaging the activity values from the two memory arrays. activity.
そして、限界値T、、T2.”r、を慎重に選択すれば、これらポインタに基づ く構成も成功である。Then, the limit value T, , T2. If we choose ``r, carefully, then based on these pointers, The structure was also successful.
限界値は、像にわたる光のレベルの変化に適応させて、選択されなければならな い。有効な方法は、像全体にわたって(すなわち、全てのタイルにわたって)2 5%の画素の値がT1より小さく、 2596の画素の値がT、とT2の間の値であり、25%の画素の値がT2とT 、の間の値であり、25%の画素の値がT、より大きくなるように調節されるこ とである。Limit values must be chosen to accommodate changes in light level across the image. stomach. An effective method is to use 2 over the entire image (i.e. across all tiles). The value of 5% of pixels is smaller than T1, The value of 2596 pixels is between T and T2, and the value of 25% of pixels is between T2 and T2. , and the value of 25% of pixels is adjusted to be larger than T. That is.
そして、TI 、T2 、TIは処理される全ての像に対して調節される。TI, T2, TI are then adjusted for all images being processed.
明らかなように、この構成は限界値を多く導入して、より多くの光レベルに適応 することが可能である。これらのポインタ生成技術は、対の画素とパラメータに より、ビットb+ (0か1の値をとる)を生成する一般的な処理の例である。As can be seen, this configuration introduces more limits and adapts to more light levels. It is possible to do so. These pointer generation techniques are based on paired pixels and parameters. This is an example of a general process for generating bit b+ (which takes a value of 0 or 1).
よって、これらの例は、 p>qてあればb−oとし、その他はb−1(i[p>q then b−Oe lse b−1)p>Tてあればb−oとし、その他はb−1(Hp>T th en b−Oelse b−1)の形式となる。Therefore, these examples are If p>q then b-o, otherwise b-1(i[p>q then b-Oe lse b-1) If p>T, use b-o, otherwise b-1(Hp>T th en b-Oelse b-1) format.
また、他の例として、 p>q+eps i Ionてあればb−Qとし、その他はb−1(i「p > q + epsilon then b = Oelse b −1,)があ り、epsilonは、画像にあるノイズ(カメラと転送効果による)のレベル て決められる固定パラメータの値である。Also, as another example, If p > q + eps i Ion, set it as b-Q, otherwise b-1 (i "p > q + epsilon then b = Oelse b -1,) is epsilon is the level of noise (due to camera and transfer effects) in the image. This is the value of a fixed parameter determined by
第2図 アクティビティ・レベル 第3図 第4図 第 5 図 国際調査報告 DpTIQo@)/ni炙武@フロントページの続き (81)指定国 EP(AT、BE、CH,DE。Figure 2 activity level Figure 3 Figure 4 Figure 5 International investigation report DpTIQo@)/ni Aburibu@Continuation of front page (81) Designated countries EP (AT, BE, CH, DE.
DK、ES、FR,GB、GR,IE、IT、LU、MC,NL、SE)、0A (BF、BJ、CF、CG、CI、 CM、 GA、 GN、 ML、 MR, SN、 TD、 TG)、 AT、 AU、 BB、 BG、 BR,CA、 CH,C3゜DE、DK、ES、FI、GB、HU、JP、KP、KR,LK、 LU、 MG、 kiN、 MW、 NL、 No、 PL、R○、RU、 SD、 SE、 US(72)発明者 ジェント、クリストファー、ロバートイ ギリス国、バークシャー州 アールジー117エルアール、クラウソーン、タワ ーズ ドライヴ 20 (72)発明者 トーマス、ウィリアム、ジェニドイギリス国、サリー州 ジー ニー144ワイダブリュー、カンバーリー、オイスムーア、ファケンハム ウェ イ 6 (72)発明者 サーモン、ジェラルド、ディピッドイギリス国、ハンプシャー 州 アールジー279ジェイエイチ、フック、レフトリーロード 94ニー (72)発明者 ストゥビントン、プライアン、ディピッドイギリス国、ハンプ シャー州 ジ−149エルピー、ファーンボロウ、コーヴ、ロザー ロード 3 7DK, ES, FR, GB, GR, IE, IT, LU, MC, NL, SE), 0A (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, ML, MR, SN, TD, TG), AT, AU, BB, BG, BR, CA, CH, C3゜DE, DK, ES, FI, GB, HU, JP, KP, KR, LK, LU, MG, kiN, MW, NL, No, PL, R○, RU, SD, SE, US (72) Inventor: Gent, Christopher, Roberti Gillis, Berkshire, R.G. 117, E.R., Crowthorne, Tawa zu drive 20 (72) Inventor: Thomas, William, Jenid, Surrey, England Knee 144 Wydbrew, Camberley, Oismoor, Fakenham We A 6 (72) Inventor: Salmon, Gerald, Dipid, England, Hampshire State RG 279 JH, Hook, Leftley Road 94 Knee (72) Inventor: Stubbington, Pryon, Dipid UK, Hamp 3, Rother Road, Cove, Farnborough, G-149, Shire 7
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